黃灼表示，機智云對霧計算的落地策略不同于思科等通信設備供應商。思科主要靠路由器和交換機來部署霧計算，但這些“管道型“的設備適合扮演數據搬運的工作，對數據無法解析，也無法影響智能終端和云端的操作，很難把“霧計算”應用起來。而機智云現在的“霧計算”的發力點落在了數量更為龐大的通訊模組DTU（Data Transfer Unit）和網關 （Networking Gateway） 上。這些設備都是機智云直接可控的計算單元， “霧計算”就是從云端向這些邊緣設備動態分配計算和存儲能力。

2006年二次創業，在紐約創立Zoomino語義搜索引擎公司，為紐約時報等大型網站提供站內搜索技術。2008年回國出任機智云 CEO，全面負責機智云產品定義及發展戰略。在下面的文章中，分別介紹了霧計算定義、需求支撐以及機智云在落地霧計算的優勢，部署霧計算方面的特點。

霧計算定義

霧計算（Fog CompuTIng）是云計算（Cloud CompuTIng）的延伸概念，主要用于管理來自傳感器和邊緣設備的數據，將數據、（數據）處理和應用程序集中在網絡邊緣的設備中，而不是全部保存在云端數據中心。

在終端設備和云端數據中心之間再加一層“霧”，即網絡邊緣層，比如再加一個帶有存儲器的小服務器或路由器，把一些并不需要放到云端的數據在這一層直接處理和存儲，可以大大減少云端的計算和存儲壓力，提高效率，提升傳輸速率，減低時延。

霧計算技術采用分布式的計算方式，將計算、通信、控制和存儲資源與服務分布給用戶或靠近用戶的設備與系統。可以說，霧計算擴大了云計算的網絡計算模式，將網絡計算從網絡中心擴展到了網絡邊緣，從而更加廣泛地應用于各種服務。

霧計算在地理上分布更為廣泛，而且具有更大范圍的移動性，這讓它適應如今越來越多不需要進行大量運算的智能設備。對一些對時間延遲敏感的應用如實時和流媒體應用中，霧計算也具有更大的優勢。例如溫度計每秒的讀數是無需上傳到云里的。霧計算技術要做的是在實時數據的基礎上得到一個平均數，然后每半小時左右將其上傳到云里。如果溫度出現異常，傳感器仍然可以具有相當的智能而迅速做出反應。

霧計算和云計算一樣，十分形象。云在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象；而霧卻現實可及，貼近地面，就在你我身邊。

需求支撐

隨著傳感器的發展，物聯網時下正席卷幾乎每個行業，智能終端的數量和采集數據的規模都在幾何級增加，對企業的計算和存儲都帶來非常大的壓力，通過霧計算，大量的實時數據不用全部傳到云端存儲計算后，再把需要的數據從云端傳回來，而是可以在網絡的邊緣直接處理有用的數據，大大提高了企業效率。

霧計算并非由性能強大的服務器組成，而是由性能較弱、更為分散的，處于大型數據中心以外的龐大外圍設備組成，這些外圍設別包括智能終端本身，也包括把智能設備與云端相連接的網關或路由設備，可以滲入工廠、汽車、電器、街燈及人們物質生活中的各類可計算設備中。

商業價值

1、降低耗能：

云計算把大量數據放到“云”里去計算或存儲，“云”的核心是裝有大量服務器和存儲器的“數據中心”。由于目前半導體芯片和其他配套硬件還很耗電，全球數據中心的用電功率，相當于30個核電站的供電功率，其中90%的耗電量都被浪費，因為效率很低。谷歌位于全球數據中心的用電功率就達到3億瓦特，這一數字超過了3萬戶美國家庭的用電量。當未來數據傳輸量進一步成指數式增長，云中心會無法再維持下去。這個數據傳輸，指大量無線終端和“云”之間的傳輸。

2、提升效率：

隨著物聯網的到來，各行各業包括家庭電器、可穿戴設備、汽車周邊、工業農業、商用設備等等各種需要連網的終端設備數量的增長，將產生極其大量的數據發送和接收，可能造成數據中心和終端之間的I/O（輸入輸出）瓶頸，傳輸速率大大下降，甚至造成很大的延時，一些需要實時響應的設備將無法保證正常運行，比如：無人機、安防報警、監護設備等。

3、數據分析：

大量企業對于海量數據采集需求的解決辦法是減少數據采集的頻率和總量，比如每10分鐘采樣一次，一天下來可能就采集上百次，精準度和效率會大打折扣，一些需要海量、不間斷數據采集的設備就會降低本身的服務價值，而一些需要及時決策的設備在等待全部數據上傳云端運算決策后再返回設備端會大大降低服務能力。

下面是機智云CEO黃灼對霧計算落地和部署方面的經典回答。

小白：機智云落地霧計算有什么優勢？

Jack：機智云有超過6年的物聯網技術積累和創新經驗，目前平臺支撐超過700萬臺物聯網設備，在技術創新和應用上一直處于國際領先水平，隨著IoT產業的不斷發展，連網設備的計算能力也在不斷增加，我們把“霧計算”的應用在IoT領域往前推進一步，以滿足客戶產品的特定功能需求。機智云作為全棧的物聯網技術平臺（Full Stack IoT Platform），對云、管、端三者有很強的控制力，這是我們平臺落地霧計算非常特別的優勢

小白：機智云提出的霧計算和思科提出的霧計算有什么不同嗎？

Jack：我們對霧計算的落地策略不同于思科等通信設備供應商。思科主要靠路由器和交換機來部署霧計算，但這些“管道型“的設備適合扮演數據搬運的工作，對數據無法解析，也無法影響智能終端和云端的操作，很難把“霧計算”應用起來。而機智云現在的“霧計算”的發力點落在了數量更為龐大的通訊模組DTU（Data Transfer Unit）和網關 （Networking Gateway） 上。這些設備都是機智云直接可控的計算單元， “霧計算”就是從云端向這些邊緣設備動態分配計算和存儲能力。

小白：機智云在部署霧計算時有哪些創新點？

Jack：有意思的是，過去的20年，云計算的興起把端部的計算和存儲挪到了云端，便于數據聚合和統一管理，現在“霧計算”把聚合的計算和存儲在此部分分配到管道和端部，形成更快速響應和超大規模的運算體系。這個新型的計算體系對一個企業對云、管、端的控制力和動態管理能力提出了新的要求，機智云這樣云、管、端技術一體化的平臺易于“霧計算”的閉環和落地。

我們另外一個創新點是我們把動態部署運算的能力賦予給低級處理器，就連幾塊錢的普通單片機（MCU）也可以參與到霧計算。

小白：機智云霧計算如何部署？

Jack：機智云ECE霧計算框架，在DTU或網關上嵌入了一個“微容器”，可以執行以Javascript，Python，Lua等輕量級的腳本語言構成的“微應用”。這些“微應用”可以做數據處理、協議轉換、以及實現設備之間的互聯互通。開發者可以直接在云端編寫各種腳本，可以通過ECE系統方便地推送到微應用容器中，就可以實時把運算能力部署到設備端，設備不用重啟，也不需要原先的整個系統OTA固件升級，而是只需要更新它在霧端的算法和微應用。

具備“微應用”的設備可以根據業務需求，實現毫秒級數據采集分析，提供更大的可分析數據量，并具備本地判斷能力，精確度與效率得到大大提高。但這種設備端的計算并不會取代云端運算，而是設備端經過微應用數據處理，將已經處理好的有用數據發送到云端，云端再去做數據匯總，設備端有效放大了云端的匯總能力。現在，通過霧計算的方式，云端可以快速靈活地更新它在霧端的微應用，有效地把“軟件定義硬件”升級到“云端定義硬件”。

未來真正的計算變革卻會在你我身邊——不在云中，在霧里。